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Enregistrement W4229802858 · doi:10.1002/9780470015902.a0005017.pub2

Protein Coding

2013· other· en· W4229802858 sur OpenAlexaff
Zhang Zhang, Gane Ka‐Shu Wong

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2013
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic codeGeneSynonymous substitutionCodon usage biasENCODEGeneticsBiologyAmino acidCoding regionSilent mutationComputational biologyMutationGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A protein‐coding gene is composed of a series of nucleotide triplets – the codons – that encrypt not only the protein content but also the start and stop signals. There are 64 (4 3 ) codons in the canonical genetic code, which encode 20 amino acids with redundancy. Hence, there are synonymous codons that encode the same amino acids, and they are used at different frequencies among different species. The resultant codon‐usage biases reveal complex interplays of mutation and selection. Protein‐coding genes can be organised into families of similar function, structure and sequence, according to their shared evolutionary histories. Individual proteins are modularly constructed of domains, which are often rearranged on evolutionary timescales to create functionally novel proteins. Key Concepts: A protein‐coding gene consists of a series of nucleotide triplets. The genetic code defines the relationship between codons and amino acids. The genetic code can be organised into two halves and four quarters, which manifest distinct physiochemical features. Codon usage bias, a phenomenon in which synonymous codons (encoding the same amino acid) are used at different frequencies in different species, is a result of complex interplays between mutation and selection. Protein‐coding genes are organised into families of similar function, structure and sequence, according to their shared evolutionary histories. Individual proteins are modularly constructed from domains, which are often rearranged on evolutionary timescales to create functionally novel proteins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3170,317

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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